مزایای هوش مصنوعی دیپ سیک نسبت به چت جی پی تی

ChatGPT برای بیشتر موارد، مورد استفاده من است، اما گاهی اوقات، آن را قطع نمی کند. DeepSeek خود را به عنوان یک مدل قدرتمند ثابت می کند که می تواند مستقیماً با ChatGPT رقابت کند – و حتی در چندین کار کلیدی از آن پیشی بگیرد.

4 حل المسائل ریاضی

چت ربات های هوش مصنوعی مانند DeepSeek و ChatGPT پلتفرم های محبوبی هستند که مردم برای دریافت کمک و حل مسائل ریاضی به آنجا مراجعه می کنند. DeepSeek از مدل R1 خود برای کارهای استدلالی استفاده می کند، در حالی که ChatGPT O3-mini جدیدتر OpenAI (کم/متوسط) را برای کاربران سطح رایگان خود و o3-mini (بالا) را برای لایه پلاس خود با حداکثر 50 درخواست در روز ارائه می دهد.

پس از آزمایش ده ها مشکل سخت GMAT (تست پذیرش مدیریت فارغ التحصیل) در DeepSeek و ChatGPT (به عنوان یک کاربر رایگان)، هر دو پاسخ صحیح به تمام مشکلات ارائه کردند.

اگرچه این تست آنقدرها هم گسترده نبود، من می‌توانم بگویم که هر دو مدل احتمالاً به اندازه کافی برای حل مسائل ریاضی رایج هستند و احتمالاً برای پیدا کردن یکی که هر دو مدل نتوانند به آن پاسخ دهند، سخت خواهید بود.

با این اوصاف، من همچنان استفاده از DeepSeek را به ChatGPT ترجیح می دهم زیرا در هر دو معیار AIME Math 2024 و Codeforces امتیاز بالاتری کسب کرده است. زنجیره فکری DeepSeek همچنین بینش بیشتری در مورد چگونگی حل مشکلات ارائه می دهد و به من اجازه می دهد تا درک بهتری داشته باشم و خودم را در مورد چگونگی مقابله با مشکلات مشابه در آینده آموزش دهم.

اگر کاربر ChatGPT Plus هستید، DeepSeek هنوز هم ممکن است گزینه بهتری باشد زیرا از کمک هزینه سریع o3-mini (بالا) شما استفاده نمی کند، زنجیره افکار بهتری را ارائه می دهد و احتمالاً هنوز هم مشکلات ریاضی شما را حل می کند، مگر اینکه یک مشکل تئوری باشد.

3 تولید کد و اشکال زدایی

کدنویسی و اشکال زدایی از دیگر برنامه های محبوبی هستند که در آنها از DeepSeek و ChatGPT استفاده می شود. همانطور که قبلاً گفته شد، مدل R1 DeepSeek نسبت به مدل های o3-mini (کم/متوسط) OpenAI در بنچمارک Codeforces امتیاز بیشتری کسب می کند که در حال حاضر دلیل خوبی برای استفاده از DeepSeek در ChatGPT است.

برای اینکه ببینم چگونه به استفاده واقعی تبدیل می شود، از هر دو چت ربات خواسته ام تا یک بازی مار با HTML5، CSS و جاوا اسکریپت بنویسند. پس از چند بار درخواست دیگر برای مقابله با خطاها، در نهایت هر دو ربات چت را برای تولید یک بازی مار کارآمد دریافت کردم.

چیزی که من متوجه شده ام این است که DeepSeek برای رفع مشکلات به اندکی درخواست کمتری نیاز دارد. اما این واقعاً ثابت نشد زیرا بازی مار ChatGPT را بعد از دو درخواست دیگر بدون نقص کار کرد. با این حال، چیزی که تفاوت ایجاد کرد این بود که بازی مار DeepSeeks صیقلی‌تر بود و ویژگی‌های بیشتری نسبت به بازی ChatGPT داشت.

بنابراین، اگرچه هر دو مدل هوش مصنوعی حتی در بنچمارک‌ها امتیاز خوبی کسب کردند، اما به نظر می‌رسد که دیپ‌سیک R1 از نظر اینکه کاربر ممکن است بخواهد کد را چگونه می‌خواهد، کمی بیشتر در دست نگه داشته شود.

ممکن است برخی ChatGPT را به همین دلیل بیشتر دوست داشته باشند، اما من استدلال می‌کنم که اکثر افرادی که با چت‌بات‌ها کد تولید می‌کنند احتمالاً دانشجویان و مهندسان جوانی هستند که به دنبال کمک هستند. بنابراین، ارائه ویژگی‌های اضافی که معمولاً در کدهای مشابه پیدا می‌کنید، یک امتیاز مثبت و دلیل خوبی برای ادامه استفاده از DeepSeek است.

 

2 تجزیه و تحلیل داده ها

قدرت DeepSeek در تجزیه و تحلیل داده ها ناشی از استفاده آن از معماری مدل ترکیبی از کارشناسان (MoE) است. این طراحی مدل را قادر می سازد تا به صورت پویا زیر مجموعه های خاصی از پارامترهای خود (“متخصص”) را به وظایف مختلف اختصاص دهد، منابع محاسباتی را بهینه کرده و کارایی پردازش را افزایش دهد. چنین ساختاری به DeepSeek اجازه می دهد تا به طور موثر داده های ساختار یافته و بدون ساختار را مدیریت کند.

در این مثال، من به DeepSeek و ChatGPT یک فایل seed دادم که از آن برای پر کردن یک پایگاه داده برای آزمایش backendها استفاده می کنم. سپس از هر دو ربات چت خواستم تا روندهای بالقوه را بر اساس فایلی که ارائه کرده ام تجزیه و تحلیل کنند. DeepSeek توانست بینش های ارزشمندی مانند توزیع قیمت، سطح موجودی، اوج و فعالیت اخیر و محبوبیت مجموعه و غیره را به من ارائه دهد.

در مقابل، به نظر می رسید ChatGPT بیشتر نگران کیفیت اطلاعات فایل است. سپس به ارائه مشاوره در مورد نحوه انجام تجزیه و تحلیل داده ها به جای اجرای واقعی ادامه می دهد. من حتی چند بار سعی کردم آن را وادار کنم تا روندهای توزیع قیمت، سطح موجودی، اوج فعالیت و فعالیت های اخیر را ببیند (روندهایی که DeepSeek قبلاً پیدا کرده بود)، اما به جای آن به طور مداوم دستورالعمل هایی به او داده می شد.

اینجاست که یافتن ابزار هوش مصنوعی مناسب برای این کار واقعاً می درخشد. اگرچه مدل‌های رایگان O3-mini ChatGPT ممکن است در کارهای مکالمه و خلاقانه بهتر باشند، مدل R1 DeepSeek برای بارهای کاری تحلیلی‌تر تخصصی شده است.

1 پردازش داده های ساخت یافته

کارایی DeepSeek در مدیریت داده های ساختاریافته آن را از مدل های عمومی هوش مصنوعی مانند ChatGPT متمایز می کند. داده های ساختاریافته، مانند فایل های JSON، XML و ورودی های پایگاه داده، نیاز به تجزیه و تفسیر دقیق دارند.

اگرچه در معیارهای GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A) امتیاز پایین تری کسب کرد، اما واقعاً به اندازه توانایی DeepSeek برای انجام منطق و استدلال مهم نیست، به خصوص هنگام کار با داده های ساختاریافته.

در این آزمایش، من به هر دو چت بات ها یک پایگاه داده با پیکربندی اشتباه دادم تا بتوانند به درستی پردازش و سازماندهی کنند.

DeepSeek نتایج جدول بندی شده ای را در اختیار من قرار داد که دقیقاً همان چیزی بود که پایگاه داده قرار بود به نظر برسد، در حالی که ChatGPT به نظر می رسید با مشکل مواجه شده بود و فقط بخش دسته بندی پایگاه داده را به من داد و همه چیزهای دیگر را فراموش کردم.

اگرچه مطمئن هستم که با چند دستور دیگر، در نهایت می‌توانم ChatGPT را روی قالب‌بندی و سازمان‌دهی یک پایگاه داده کوچک کار کنم، این آزمایش نشان می‌دهد که DeepSeek در اولین تلاش این کار را درک کرده است و در تلاش برای پردازش داده‌های ساختاریافته در زمان و تلاش من صرفه‌جویی می‌کند. به طور کلی، زنجیره عمیق افکار و معماری MoE DeepSeek آن را از همه جایگزین های ChatGPT متمایز می کند.

نقاط قوت DeepSeek در استدلال و توانایی آن در انجام وظایف پیچیده با دقت بالا نهفته است. اگرچه ممکن است برای کارهای خلاقانه و مکالمات عمومی بهترین نباشد، اما قابلیت‌های ریاضی پیشرفته، کمک کدنویسی برتر، تجزیه و تحلیل کارآمد داده‌ها و پردازش داده‌های ساختاریافته آن را به ابزار هوش مصنوعی من برای این وظایف تخصصی تبدیل کرده است.

مطالب مرتبط:آموزش پیدا کردن ابزار هوش مصنوعی برای انواع شغل ها – آموزش هوش مصنوعی